实际案例及问题 我们先看文章中的例子。在下图中最外两层分别表示了遗传连锁图和物理图（基因组），中间连线代表构图标记在遗传图和物理图上位置的对应关系。我们可以看到不同染色体间的长度比例和不同连锁图间的长度比例是相同的，但是这一点显然和实际情况不符。这幅图是由circos软件绘制，造成上述比例问题的原因可能是circos并不能改变不同track的比例，或者有改变比例的设置方法但作者并不知道。 解决方

书接上文，我们已经了解shiny的主体结构，今天详细讲一讲用户界面（ui）部分。ui是shiny web应用展示给用户的界面，那如何控制ui的布局并向其中插入图片、表格、文字等各种元素呢？ 布局 shiny使用fluidPage函数创建ui布局。 12345678ui <- fluidPage( titlePanel("title panel"), sidebarLa

shiny是一个创建交互式web应用程序的工具，有R和python版本，这里只涉及R版本。 安装 shiny是一个R语言扩展包，安装方便： 1install.packages("shiny") 基本构成 一个shiny程序包含在一个文件夹中（即shiny app的工作目录，例如：newdir/），其中代码部分在文件夹内的一个叫app.R的R脚本中（newdir/app.R）。a

随着技术发展，生命科学进入大数据时代。中心法则的提出和发展表明从DNA序列到表型之间存在多个层次的调控过程。利用多组学数据构建整合网络为解析复杂性状的遗传调控提新的有效途径，结合机器学习挖掘生物大数据更为解析表型变异的分子调控网络提供便利。“A multi-omics integrative network map of maize”这篇文献以玉米为例构建多组学网络，挖掘重要农艺性状基因和调控网络

疫情之后的第一个“五一”假期，人们压抑三年的心彻底爆发。景区仿佛是迎来了人们的报复性旅游，路上车辆拥挤龟速行驶，售票处人潮涌动，队伍如长龙般蜿蜒。好在上山以后人渐渐变得少了，而且景色不错。 苍岩山风景名胜区，位于河北省石家庄市西南井陉县境内，总面积63平方公里，素有"五岳奇秀揽一山，太行群峰唯苍岩"之誉。大自然的鬼斧神工使苍岩山中心地带形成了奇异的断崖绝壁及优越的生态环境。俯瞰

快乐的时光总是飞快的，我们在一起一年了

书接上文，在计算出ΔSNP-index之后如何判断该位点是否存在QTL？这里通过随机模拟实验来确定ΔSNP-index的置信区间（H0: 没有QTL）。 计算原理 模拟取样过程 双亲杂交（AA × BB）、自交后产生包含大量子代个体的分离群体（RIL或F2），随机抽取两组若干个体构成两个模拟bulk pool。对于构成bulk pool的每一个个体可能的基因型以及概率是固定的，RIL群体为AA:

QTL-seq是一种将Bulked‐segregant analysis (BSA)和高通量测序相结合，快速定位质量性状或数量性状主效QTL的方法[1]。 BSA方法最早使用RLFP或其他分子标记，分别在番茄中鉴定到果实脱落和成熟相关的基因组片段和标记[2]，在生菜中鉴定到和抗霜霉病基因连锁的分子标记[3]。 选取目标性状有差异的双亲构建的分离群体（RIL或F2），在分离群体中选取极端表型个体

玉米（Zea mays）是重要的粮食作物和饲料作物，同时也是重要的工业原料，并且在世界范围内广泛种植。干旱胁迫会导致作物严重减产，挖掘抗旱种质资源，选育高产抗旱品种可以缓解这一问题。作者在自然群体中筛选出一个具有抗旱特性的玉米种质资源（CIMBL55）。相较于B73和Mo17，CIMBL55具有较高的苗期存活率以及干旱条件下较低的产量损失。 基因组组装和共线性分析 作者结合PacBio三代长读长

考察一个群体的多个表型或者一个表型的多个重复，我们想展示其分布和他们之间的相关关系可以使用柱状图和散点图（如下图所示）。 这幅图主要有两部分组成，一个是对角线上的柱状图，使用柱状图展示了每一个表型重复的分布；另一个就是对角线下面的散点图，用散点图展示两两之间的相关关系，并且用不同颜色表示点的密度，在上面标注其相关性。下面我们将使用R语言完成这幅图。 对于这幅图我们可以先分别绘制其中每一个部分，然